智能PID調節器的設計及其應用
控制的發展與現狀控制的發展與現狀“智能控制”一詞早在1967年Leondes和Mendel在他們的“人工智能控制”技術報告中正式使用。美籍華裔科學家傅京孫教授提出了智能控制系統的概念，公開指出了一個嶄新的研究領域。智能控制系統具有擬人的智力，在環境條件變化時能自主地完成控制目標的自動控制系統，它和人工智能的發展緊密相聯。智能控制是一門有著極為廣泛的應用領域新興的交叉前沿學科，智能控制是自動控制理論發展的必然趨勢。智能是知識與智力的總和。其中知識是一切智能行為的基礎，而智力是獲取知識并運用知識求解問題的能力，是頭腦中思維活動的具體體現。用來模擬延 伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的智能控制是有關于計算機科學方向的，它試圖理解智力的本質，這樣就能夠制造出一種新的智能機器，這種機器能以人的智能一樣的方式作出反應。在廣義的被控對象或過程及其外界條件下，智能控制系統是這樣一種系統，它結合控制理論的某些方法和技術，使用人工智能理論與技術和運籌學優化方法模仿人的智能, 實現自動控制的效果。也可以說，智能控制驅動智能機器實現其目標是自主的，是無需人的干涉的，這也也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域，是自動控制科學的最新發展。本文將介紹智能PID調節器的幾種常見構成形式：
1、基于模糊控制的智能PID調節器
模糊控制是基于模糊集理論、模糊語言變量以及模糊邏輯推理的計算機智能控制。模糊控制器知識庫包括規則庫和數據庫，規則庫是以模糊規則表的形式建立的，模糊控制規則是由模糊理論中的模糊條件語句描述的。將要輸入模糊調節器清晰量和模糊量放進數據庫中以模糊邏輯的方式構建推理機構。在PID控制中引進模糊控制，這就組成通常我們所說的模糊PID調節器。這種調節器的基本思想是，首先，建立模糊PID控制的形式，這種形式是以模糊控制規則為基礎的。其次，通過對調節器的輸入(誤差和誤差變化)模糊化得到模糊量，對PID調節器輸出去模糊得到精確量，這樣就構成了我們需要的模糊PID調節器。這種調節器也是線性形式的，但調節器參數不是一般的常數。與傳統PID調節器控制相比，這種類型的PID調節器在控制高階系統是有自己獨特優勢的，對非線性等復雜對象控制效果也較好。總的來說，模糊PID調節器的對象是十分廣泛的，它基于傳統PID進行了擴展，利用人的技術構成模糊規則，來優化PID參數。
2、基于神經網絡的人工智能PID調節器
神經網絡HD調節器優化PID調節器是以某些指標為基礎，通過神經網絡的自學習、自適應和非線性映射能力調整權值，使PID參數達到最佳。在這過程中被控對象結構，參數還有輸入信號可能發生變化，但人工智能PID調節器也能夠進行自身的調整，抗拒干擾。20世紀80年代末，J.moody和C.Darken提出了RBF神經網絡，這種網絡含有輸入層，單隱層，輸出層得前饋神經網絡。這種網絡模擬了人腦的神經網絡結構，具有人腦局部調整的特點，因此RBF網絡是一種局部逼近網絡, 它可以以任意精度逼近任意連續函數。由于工業生產中往往具有非線性、時變不確定性，難以確定精確的數學模型，常規的PID調節器無法達到理想的控制效果。
3、基于遺傳算法的智能PID控制器
1975年，美國Michigan大學J.Holland教授最先提出了遺傳算法，現在遺傳算法有了很大的發展。遺傳算法是以生物進化論中的自然選擇和遺傳學為基礎的,它尋優的過程是模擬自然進化過程這種算法有極強學習能力是一種全局優化算法, 這種算法簡單、計算時間少，具有很強的魯棒性，在解決的復雜性和非線性問題方面具有獨特的優勢。把PID調節器的比例, 微分，積分參數用相應的基因表示，適應度函數選擇PID控制中的最優指標，利用遺傳算法來優化PID調節器，尋找得到最佳的PID參數。這樣就構成了遺傳算法PID調節器。
昌暉儀表提出了一種新的智能PID調節器的設計方法，它僅需要被控對象的階躍響應信息，利用專家系統實時調整PID調節器參數，實現有效的控制。設置的監督級保證對象特性測試及專家自整定的正常進行，并確保系統安全可靠運行。整個系統用高性能單片微機便可實現。溫控器在電阻加熱爐的溫控過程獲得了良好的控制效果。
作者：趙碩偉模糊
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